LEFT JOIN
Понятно про анализ данных, технологии, нейросети и, конечно, SQL. Услуги — leftjoin.ru Курсы по аналитике — https://stepik.org/users/431992492 Автор — @valiotti Реклама — @valiotti Перечень РКН: https://tapthe.link/PpkTHavwS
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel LEFT JOIN
Channel LEFT JOIN (@leftjoin) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 43 099 subscribers, ranking 3 118 in the Technologies & Applications category and 14 753 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 43 099 subscribers.
According to the latest data from 26 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -790 over the last 30 days and by -23 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 17.49%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 11.62% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 7 536 views. Within the first day, a publication typically gains 5 006 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 12.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as аналитика, sql, данными, datalens, csv.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Понятно про анализ данных, технологии, нейросети и, конечно, SQL.
Услуги — leftjoin.ru
Курсы по аналитике — https://stepik.org/users/431992492
Автор — @valiotti
Реклама — @valiotti
Перечень РКН: https://tapthe.link/PpkTHavwS”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 27 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
Пока что инструмент выглядит сырым. Мало документации, мало примеров, нет четких инструкций по настройке и использованию. В общем, как работать, пока не понятно. Еще и собирать через Gradle. Судя по описанию, Maestro должен стать аналогом Airflow со своими уникальными приколами, но смотреть в его сторону еще рано. По крайней мере, пока не выпустят нормальные гайдлайны. Но будет это еще, кажется, не скоро.🔜 Уже слышали про Maestro? Делитесь впечатлениями и мыслями!
created дата и время первого входа в игру; в колонке user_id идентификатор игрока,
🔵таблица всех платежей игроков: в колонке created дата и время платежа; в колонке user_id идентификатор игрока.
Нужно написать код на SQL, который построит таблицу с расчетом LTV для недельной когорты новых игроков.
Что проверяет такая задача?
🔵базовое знание SQL
🔵умение составить расчет заданной метрики
Как можно решить?
1. Вспомним, что такое LTV: метрика Lifetime Value демонстрирует, сколько прибыли компания получила от клиента за заданное время. Она показывает эффективность маркетинга и компании в целом. Cчитается так: общий доход за период разделить на количество покупателей за этот же период.
2. Посчитаем суммарную выручку на N-й день после входа в игру для каждой когорты юзеров. Когорта — неделя первого входа юзера в игру. Обычно начальной точкой считается дата установки игры, но в задании она не дана.
3. Посчитаем для каждой когорты число юзеров в ней (без привязки к дню).
4. Поcчитаем кумулятивную выручку каждой когорты в динамике по дням.
5. Результаты разделим на количество юзеров в когорте — получатся значения LTV.
➡️ Код такого решения будет выглядеть так:
first_login as (
select user_id, min(created) as first_log from login_info group by 1
),
cohorts as (
select date_trunc('week', first_log)::date as first_log_week,
count(distinct user_id) as users
from first_login
group by 1
)
select distinct
c.first_log_week as Week_start,
pi.created - fl.first_log as Day_after,
sum(pi.sum_rub) over(partition by c.first_log_week order by pi.created) / users as LTV
from first_login fl
left join payment_info pi using(user_id)
left join cohorts c on c.first_log_week=date_trunc('week', fl.first_log)::date
order by 1,2
Задавайте вопросы и предлагайте ваши решения в комментариях!
@leftjoin_careerЭто точно не пост «как изучить распределенные системы за 21 день». Я предлагаю углубленный подход к изучению с самых основ, который займет добрых три месяца только чтобы это все прочитать. И еще намного больше времени, чтобы закрепить знания.В общем, если задача по-быстрому разобраться, то вам не сюда. 👀 Гайд включает в себя ссылки на книги, курсы, статьи, блоги, видео и рекомендации, что делать дальше, когда вы все это осилите. Один минус — он опубликован в 2020. Ссылки все живые, но имейте в виду, что там могут попадаться не самые новые материалы. Но как база для дальнейшего погружения в тему — очень ценно. Не забудьте сохранить себе, чтобы не потерять.
LEFTJOIN. Он действует с 30 июля по 4 августа и позволяет купить курс со скидкой 35% за 865 рублей.
🔜 Ссылка на курс «SQL База» с примененным промокодом
Надеемся, что вам понравится курс, и ждем ваших отзывов!Отличный курс, по большей части освежила свои знания и сохранила лайфхаки на будущее. Буду применять на практике. Насчет сложности: он дает и базу, и более сложные вещи. Для прохождения курса будет достаточно иметь какие-то общие знания в Tableau — как открыть дашборд и как называются элементы интерфейса. Регина, Analytics Team LeadЗачем мы это рассказываем? 🔵Во-первых — публично поблагодарить Рому за его работу. Рома, спасибо! 🔵Во-вторых — поделиться опытом решения сразу двух задач: предоставить заказчикам качественный сервис, а своим сотрудникам — возможность прокачать важные скиллы. Кстати, если вы тоже хотите прокачаться и просто работать в классной компании — у нас сейчас открыто несколько вакансий. 🔜 А вам важно, чтобы работодатель проводил подобные онбординги? Или это не влияет на ваш выбор места работы? @leftjoin_career
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
